Pythonでスパース行列をSciPy / Numpyを使用して連結する

Question

PythonでSciPy/Numpyを使用してスパース行列を連結する最も効率的な方法は何でしょうか？

ここで私は以下を使用しました：

>>> np.hstack((X, X2))
array([ <49998x70000 sparse matrix of type '<class 'numpy.float64'>'
        with 1135520 stored elements in Compressed Sparse Row format>,
        <49998x70000 sparse matrix of type '<class 'numpy.int64'>'
        with 1135520 stored elements in Compressed Sparse Row format>], 
       dtype=object)

回帰で両方の予測子を使用したいのですが、現在の形式は明らかに私が探しているものではありません。以下を取得することは可能ですか？

    <49998x1400000 sparse matrix of type '<class 'numpy.float64'>'
     with 2271040 stored elements in Compressed Sparse Row format>

大きすぎてディープフォーマットに変換できません。

Answer 1

scipy.sparse.hstackを使用できます。

from scipy.sparse import hstack
hstack((X, X2))

numpy.hstackを使用すると、2つの疎行列オブジェクトを持つ配列が作成されます。